Neuronale Netzwerke B, SS06
Das Gehirn als Rechner

http://www.igi.tugraz.at/lehre/NNB/SS06/

Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung (708)



Überblick

Biologische informationsverarbeitende Systeme ('wetware') sind künstlichen in vielerlei Hinsicht überlegen. Wie wird Information in solchen Systemen verarbeitet? Was steckt hinter der Intelligenz menschlichen Handelns?

Lehrinhalt

Computermodelle und theoretische Modelle für Informationsverarbeitung und Lernen in biologischen Nervensystemen. Biologisch motivierte Modelle von Neuronalen Netzwerken mit praktischer Relevanz im Bereich der Mustererkennung.

In den Übungen weden Sie die besprochenen quantitative Modelle in MATLAB untersuchen

Behandelte Themen (geplant)

  1. Einführung, Das Gehirn als Rechner
  2. Nicht-Spikende Neuronenmodelle
  3. Spikende Neuronenmodelle
  4. Funktion der Zellmembran - Detaillierte Modelle
  5. Neuronale Kodierung
  6. Netzwerke von spikenden Neuronen, Liquid State Machine
  7. Spike-basiertes Lernen
  8. Reward-basiertes Lernen vom biologischen Gesichtspunkt

Voraussetzungen



Inhaltsverzeichnis mit Links zu Unterlagen

Hier werden im Laufe des Semesters Unterlagen zur Verfügung gestellt.
Diese Seite wird während des Semester immer auf dem aktuellen Stand gehalten und wir werden hier diverse Vorlesungsunterlagen anbieten.

1. Introduction

2. Non-spiking Neuron Models

3. Spiking Neuron Models

4. Neuronal Coding

5. Neural Circuits

6. Synaptic Plasticity



Neuigkeiten

Auf dieser Seite wird zusammengefaßt was es auf dieser Homepage Neues gibt. Diese Seite wird im Laufe des Semesters immer am neuesten Stand gehalten.

DatumNeuigkeit
25.6.2008 Final results of exercises are online. Find them in Exercises / Results Please check them and contact me if you have any objection.
20.6.2008 NEW Find a sample test for NNB here.
26.5.2008 First results of exercises are online.
12.2.2008 Achtung! Der Termin der Übungen ist nicht fix. Wir werden versuchen, in der Vorlesung einen Termin zu finden der fü alle StudentInnen passend ist.
12.2.2008 Homepage under construction.


Organisation

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Zeit und Ort

Vortragende

Benotung

Die Note für die Übung ergibt sich aus den Übungsblättern (meist praktische Arbeiten, Simulationen).

Bonusbeispiele können freiwillig bearbeitet werden. Damit können Sie Ihre Note verbessern.

Die Note für die Vorlesung wird bestimmt durch die Punkte auf

Die Punkte des Abschlußtests und die der Aufgabenblätter werden aufaddiert und daraus wird die Note bstimmt.

Richtlinien zur Abgabe von Lösungen



Richtlinien zur Abgabe von Lösungen



Literatur

Einführende Artikel

Bücher




Für die LV interessante Links

Informationen über das Gebiet Computational Neuroscience

Demos

Diverses